12:38MANTiSではseg_sn.matファイルが生成されません。rc2)を作りました。一応VBMの処理もできました。ありがとうございます。imported画像を出力できるよとのことだったのですが、それをしようとするとBatchエディタがフリーズしてしまい、できませんでした。2はすごく大きい数字になっていました。このあたり、また著者の先生に聞いてみようと思います。20:21そうだったのですね。解決したようでよかったです。21:42SPM12のdisplayで確認したところsegmentation後のボクセルサイズはその前と同じで1*1*1mmでした。22:14SPMのdisplayで確認するので大丈夫です。1x1x1mmなのですね。いつも興味深く拝見させていただいております。「すぐにできるVBM」を拝見しながら脳画像解析を始めたばかりの大学院生です。一つ質問がありまして、ご連絡させていただきました。ある疾患群と、コントロール群の2群での解析をしようとしているのですが、コントロール群の3割の方が別の施設で脳画像を撮った方なのですが、それに関しては施設Aを0、施設Bを1というように共変量として設定して解析した方が宜しいでしょうか。ご教授いただければ幸いです。21:17すみません、このコメントに気づくのが遅くなってしまいました。ある疾患群と、コントロール群の2群での解析をしようとしているのですが、コントロール群の3割の方が別の施設で脳画像を撮った方なのですが、それに関しては施設Aを0、施設Bを1というように共変量として設定して解析した方が宜しいでしょうか。はい、そのとおりです。していただければ大丈夫です。14:31ご教授いただき有難うございました。ご教授の通りにやってみたいと思います。ご多忙中の折お返事をいただきまして誠に有難うございました。19:25昨年は先生方のおかげもあり、脳画像解析の有用さとおもしろさに触れることができました。今年もどうぞよろしくお願いいたします。年明け早々恐縮ですが、ひとつ質問させてください。現在、自験例の病変の重ね合わせ画像を作りたいと思っています(1例の病変を青、2例重なると緑、3例重なると赤...となるようなイメージです)。boxで病変マスクを作成し、ImCalcで重ね合わせ画像を作り、MRIcroGLなどでMNI画像に重ね合わせる...という手順を想定しています。FLIRTで変換する際、自由度で変換方法を指定していると認識しているのですが、この場合、自由度12で問題ないでしょうか。自由度12であれば拡大縮小が入るため、病変の量の検討はできないが、正確な分布の検討であれば自由度12の方がよい...という認識であっていますでしょうか。お手隙の際にご返信いただけましたら幸いです。MNI標準画像にそれなりに近づく(線形変換の範囲内で)となります。今、異なる被験者の病変を重ね合わせることを想定されていると思いますので、線形変換だけで行うとしたら、自由度は12が適切と思います。普通は非線形変換も組み合わせるわけですが、病変があると、非線形変換がうまくいかない場合もあるので、表示するだけでしたら、あえて線形変換だけで試してみるというのもありだと思います。22:08根本先生さっそくありがとうございます。手持ちの画像データでどうすれば正確なデータが得られるか、試してみたいと思います。18:06何度もすみません、もうひとつ教えてください。することは可能でしょうか。参照画像を変更する必要はございますか(T1であればFSLに付属しているMNI152画像を使用していました)。22:34FLAIR画像を含め、T1画像以外の場合、以下の方法をとります。T1画像をMNI画像にあわせます。その際に変換パラメータも出力します。FLAIR画像に変換パラメータをあてて、標準化します。FSLのウェブサイトにとてもわかりやすいページがあります。よろしかったらこちらを見て試してみていただけたらと思います。23:20ありがとうございます。今後ともよろしくお願い申し上げます。清貴先生ご著書を片手にVBMに取り組んでおります西江と申します。ある介入の前後比較をしております。14例の画像で、何度か計算を繰り返していました。当初は、自由度13で計算されていたのですが、最近は同じデータを使っているにもかかわらず自由度が12となり結果も変わってしまいました。しても理由がわからず、ここに質問させていただきます。ご教示いただけますとうれしいです。valueになっています。設定はomitにしています。このことが関係しているのかもしれないと思っています。imagesに変わっています。T-testで、ある介入の前後比較をしております。性や年齢は補正の必要がないと過去のご回答から理解しました。以下、質問でございます。calculationで補正をする必要がございますでしょうか。年齢とともに全脳容積がかわるのであれば、補正が必要なのかもしれないと考えて、あれこれ試行錯誤しておりました。normalisationのNormalizationはNoneでよろしいでしょうか。ご多忙中とは存じますが、以上2点につきまして、ご回答いただけますと大変うれしいです。以下、ご質問への回答となります。T-testで、ある介入の前後比較をしております。性や年齢は補正の必要がないと過去のご回答から理解しました。はい、性、年齢は補正の必要はありません。0」という帰無仮説が棄却される領域を探索ということをすることになります。TP2とTP1の差分画像を作成することになります。重要なポイントは、TP1とTP2がいかにきれいに位置合わせがされているかというのがポイントになるというのが見えてくるかと思います。性の情報は相殺されることもわかるかと思います。6ヶ月という期間における共通する脳容積変化は一定の値になるのでこれも相殺されます。このため、性や年齢は補正の必要がなくなります。calculationで補正をする必要がございますでしょうか。年齢とともに全脳容積がかわるのであれば、補正が必要なのかもしれないと考えて、あれこれ試行錯誤しておりました。